Time-delay neural networks
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Advanced Telecommunications Research Institute,Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- Japan, United States of America
- Pubblicato
- 3 March 1989
- Autori
- A. Waibel, T. Hanazawa, G. Hinton, K. Shikano, and K. J. Lang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Speech recognition (ASR)
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 2,046 tokens
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 3,445
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Phoneme recognition using time-delay neural networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Time-delay neural networks è stato pubblicato da Advanced Telecommunications Research Institute,Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come Japan, durante March 1989. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 2,046 token di testo
Risposte
Time-delay neural networks — domande comuni
Time-delay neural networks— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Time-delay neural networks— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Time-delay neural networks— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Time-delay neural networks— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Advanced Telecommunications Research Institute,Carnegie Mellon University (CMU), basato su Japan, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Time-delay neural networks— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 1989. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Time-delay neural networks— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.